Generación de mallas triangulares simplificadas empleando la Red Neuronal de Kohonen

RESUMENLas mallas triangulares, son una de las técnicas más utilizadas en la generación de modelos computacionales de superficies de objetos 3D; aunque el proceso de generación de éstas, implica tratar con dos problemas: la determinación de la conectividad entre los puntos de datos, y el costo computacional tanto del procesamiento de los mismos, como del almacenamiento de su representación. Encontrar una técnica que genere representaciones triangulares aceptables con bajos costos computacionales, se reduce a la selección de un conjunto de puntos menor al conjunto original de datos, que sean representativos de la topología de la superficie, de tal forma que la densidad de puntos varíe en regiones según el grado de curvatura, permitiendo mayor densidad de puntos en regiones con alto nivel de curvatura, e inversamente a ésto, baja densidad de puntos en regiones con topologías poco curvadas. Este artículo presenta un método de reducción y determinación de conectividad de datos de rango, para la generación de mallas triangulares sobre superficies de objetos 3D, empleando mapas auto-asociativos de Kohonen. A la red de Kohonen se le presentan los puntos de datos como patrones de entrada, la cual luego del entrenamiento, los aproxima con los vectores de pesos de sus neuronas. Los vecindarios de neuronas determinan la conectividad del nuevo conjunto de datos